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深度思维
我们已经报道了 DeepMind AI 团队，他们的演示包括让他们的人工智能 AlphaStar 与经验丰富的《星际争霸 2》职业选手进行较量，结果证明，他们的数字对手不仅获胜，而且在两场比赛中以 5:0 获胜。
这些比赛于 2018 年 12 月 19 日举行，当时 AlphaStar 在与 Dario TLO Wunsch 进行了一场测试赛后迎战 Team Liquid 的 Grzegorz MaNa Komincz。
DeepMind 的团队非常高兴，因为这显然是人工智能第一次击败专业《星际争霸 2》。显然，《星际争霸 2》已被证明是一款比《雷神之锤 3 Arena》或《Dota 2》等游戏更复杂的游戏，而这只是其中的一些游戏DeepMind 到目前为止已经解决了这个问题。
没有任何人工智能能够接近挑战真正的专业人士，甚至不公平的优势也无济于事，因为 DeepMind 为人工智能加入了专门定制的规则、超人能力等等。他们说：“相比之下，AlphaStar 使用深度神经网络玩《星际争霸 II》的完整游戏，该网络通过监督学习和强化学习直接从原始游戏数据进行训练。”
最终破解《星际争霸 2》的多层特性对于 DeepMind 来说并不是一件容易的事，因为这显然不是他们的第一次尝试。他们的进步在去年的暴雪嘉年华上得到了展示，但知道《暗黑破坏神：不朽》所发生的一切，没有人会因为错过它而受到责备。
显然，AlphaStar 的婴儿步很快就变成了奶酪，因为它迅速前进以尝试工人冲刺。虽然这不是你想要在对抗职业玩家时尝试的策略，但 DeepMind 的 AI 在 Insane 难度下对抗 CPU 相当成功，达到了 50% 的胜率。
然而，AlphaStar 成功的主要原因可以归因于它的学习算法和对人类游戏的监督研究，它学会了分析和模拟获胜策略。此外，DeepMind 的团队建立了一种联盟，向不同玩家学习的人工智能相互竞争，像联盟中的任何玩家一样完善不同的策略。
替代字符
如果您有兴趣了解更多信息，可以参考 DeepMind 相当广泛详细的报告，或查看与 AlphaStar 的比赛。
暗黑破坏神不朽
